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如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能优于经典回归方法。( )
选项:
A:对
B:错
因变量
非线性
复杂关系
发布时间:
2024-04-01 14:38:03
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1.
如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能劣于经典回归方法。( )选项: A:对 B:错
2.
如果自变量和因变量之间高度非线性且关系复杂,那么运用树回归优于经典回归模型。( )选项: A:对 B:错
3.
如果自变量和因变量之间高度非线性且关系复杂,那么运用树回归优于经典回归模型
4.
线性回归模型适用于因变量与自变量之间存在非线性关系的情况。
5.
—元线性回归模型是用于分析—个自变量x与—个因变量Y之间线性关系的数学方程。 ( ) Y.对N.错
6.
一元线性回归问题中,无论因变量和自变量之间是否存在因果关系,都可以建立模型。( )选项: A:对 B:错
7.
按照()可以将回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析。A.涉及自变量的多少B.涉及因变量的多少C.自变量和因变量之间的关系类型D.自变量和因变量之间的数据类型
8.
20.设多元线性回归方程为22= x x2 … x,若自变量x的回归系数β的取值接近于0,这表明A、因变量y对自变量x的影响不显著B、因变量y对自变量x的影响显著C、自变量x对因变量y的影响不显著D、自变量x与因变量y的影响显著
9.
如果因变量和自变量之间的关系是非线性的,可以考虑使用( )变换后,再进行线性回归 选项: A:因变量取对数 B:自变量乘以2 C:自变量平方 D:因变量乘以2
10.
若自变量X和因变量y的相关系数为-0.80,Y对X的线性回归模型的决定系数为 选项: A、0.64 B、0.67 C、0.40 D、0.93
11.
在多元线性回归分析中,回归系数的显著性检验也就是检验 选项:A、自变量与因变量之间的相关关系是否显著B、自变量对因变量的影响是否显著C、因变量对自变量的影响是否显著D、自变量与因变量之间是否存在非线性关系
12.
单选]关于一元线性回归模型的说法错误的是() 选项: A:根据自变量的多少,回归模型可以分为-元回归模型和多元回归模型 B:根据是否是线性,回归模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型 C:回归模型可以用描述因变量Y如何依赖自变量x和误差项e的方程来表示 D:一元线性回归方程的图示是一条直线,Bo是回归直线的斜率,B1,是回归直线的截距
13.
在一元线性回归模型中,回归系数β1的实际意义是( )。A、当自变量X=0时,因变量Y的期望值B、当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C、当自变量X=0时,自变量X的期望值D、当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
14.
设多元线性回归方程为^Y=^B0+^B1X1+^B2X2+…+^BkXk,若自变量Xi的回归系数^Bi的取值接近0,这表明( ) 选项:A、因变量y对自变量Xi的影响不显著B、因变量y对自变量Xi的影响显著C、自变量 Xi对因变量y的影响不显著D、自变量Xi对因变量y的影响显著
15.
回归分析的主要内容有( )选项: A:确定自变量和因变量 B:得到因变量与自变量之间的数学表达式 C:对回归模型进行评价与诊断 D:对因变量进行估计或预测
16.
回归分析的主要内容有( ) A: 确定自变量和因变量 B: 得到因变量与自变量之间的数学表达式 C: 对回归模型进行评价与诊断 D: 对因变量进行估计或预测
17.
在一元线性回归模型中,回归系数的实际意义是( )。A.当自变量X=0时,因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C.X当自变量X=0时,自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
18.
一元线性回归方程,说明自变量和因变量之间存在负相关关系。( ) 选项:A、一元线性回归方程,说明自变量和因变量之间存在负相关关系。()
19.
在线性回归模型中,自变量和因变量都是随机变量。 选项: A:对 B:错
20.
对于一元线性回归分析来说() 选项: A、两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量 B、回归方程是以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值 C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 D、回归系数只有正号 E、确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的。
21.
一元线性回归模型Y=βo+βX+ε中,β1的含义为( )。 选项:A、自变量X为0时,因变量Y的平均值B、自变量X每增长1个单位时,因变量Y的平均增长β1个单位C、自变量X每增长1%时,因变量Y平均增长β1%D、自变量X为0时,ε的平均值
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